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智能钛工业 AI 平台 TI-Insight

快捷构建工业 AI 应用模型,提升工业生产效率

快捷构建工业 AI 应用模型

智能钛工业 AI 平台 TI-Insight 简介

智能钛工业 AI 平台(Tencent Intelligence Industry Insight,TI-Insight)是基于智能钛基础功能打造的一站式工业 AI 平台方案,包含 AI 训练系统和 AI 推理系统两个功能组件。本平台提供了包含数据工厂、内置通用/行业算法库、模型迭代训练引擎、基于题库测试的模型评估引擎、多版本模型对比分析、模型微服务管理和部署、硬件资源优化调度与管理等全栈 AI 能力。支持算法工程师、及具备有限深度学习知识的业务用户可以从0到1快速构建模型、1到N快速迭代训练模型。同时,本平台提供优化调度算法微服务能力,可以帮助团队快速地部署模型,高效利用硬件计算资源,提高生产力。    

智能钛工业 AI 平台

AI 训练系统

子模块

主数据配置

主数据配置是AI训练系统的业务信息和系统配置管理中心,用户可以根据自己的行业属性和组织结构来配置所需的生产环境数据,主数据决定了系统中训练模型的生产环境参数。

数据工厂

统筹管理训练数据集、题库集,并提供半自动标注、人工复查、数据浏览、数据清洗、数据标注等功能。企业不需要额外部署一套数据标注系统,可直接用该功能为AI项目准备数据,保障数据的可靠性、一致性。

数据洞察

通过可视化界面展示数据评估结果,并且提供辅助分析工具,使算法工程师和业务人员可以多维度去分析模型的结果,提供直观的改善方向和可量化数据,帮助用户提升模型性能。

模型训练

提供算法工程师、业务用户从0到1模型训练,以及从1到N迭代优化的功能,提供通用/业务镜像集成、数据集质量检测、训练框架优化等功能,通过标准化训练流程缩短训练时间,提升生产力。

算法镜像

系统预置了部分行业的算法模板,用户可以根据所在行业选择适合的算法镜来模型训练,减少重复开发成本,缩短项目周期,并且支持用户、合作伙伴根据平台规范来封装自己的算法,并导入到平台中进行模型训练。

题库评估

提供了模型在线预测和版本对比功能,在线预测模块可通过最新的题库数据集对模型的性能进行评估。对比模块可以分析模型不同版本在同一批题库数据上的性能差异,为用户选择最优版本上线提供可量化的评价指标。

特性

简单易用,快速上手

功能界面简洁清晰,操作流程方便易用,基于内置的算法工具集和直观的操作指导,使业务专家无需具备编程或深度学习的专业知识就可以创建出业务模型。

全面提高线上生产能力

内置一体化训练集和题库集管理工具,以及自动化模型迭代环境,可以将原有模型快速迭代更新,紧密贴合实际生产业务的需求,大幅提高生产能力。

强大的算法通用化能力

提供多种通用算法镜像,可适应不同行业客户需求。用户可基于此进行模型训练,为算法工程师免除定制化模型开发之苦。

开放式平台

在内置的算法包不满足用户需求情况下,用户或实施合作伙伴可以根据软件提供的算法包封装文档,短短数周内即可封装出一个定制算法,并导入到平台中来训练出新的业务模型。

集成方便,部署灵活

可将模型一键部署至 AI 推理系统,用户可以脱离线下人工部署的繁琐流程和操作,只需关注于模型的优化迭代,快速集成,灵活部署。

系统可靠,维护成本低

采用腾讯云 TKE 容器服务技术,具备稳定的运行性能,可进行服务架构的快速升级,安全可靠,维护成本低,产品性价比高。

AI 推理系统

子模块

主数据配置

主数据配置提供业务信息和系统配置的管理,用户可以根据自己的行业属性和组织结构来配置所需的生产环境数据,通过绑定配置的主数据信息,用户可以直接定位、更新已部署的模型微服务。

模型配置仓库

将算法模型服务包、业务标签、所需计算资源、扩缩容策略进行预配置整合,用户可直接启动和停止不同业务场景的模型服务,实现高效地运维所有的在线模型服务。

微服务管理

AI推理系统的模型服务运行模块,包含计算资源的虚拟化,服务智能启停,负载均衡,弹性扩缩容能力,最大化用户的硬件投资收益,同时为用户的线上生产业务提供服务高可用的保障。

资源监控

资源监控提供了AI推理系统的系统资源和单个微服务的业务请求监控信息,客户可以多维度查看线上微服务运行情况及系统资源消耗情况,为服务配置的更新、新增系统硬件资源提供量化指标作为参考。

在线测试

在线测试提供模型服务在线测试功能,客户可以针对线上服务进行推理结果及性能验证,支持通过A/B测试进行在线服务的灰度发布。

推理服务市场

预置了业内常用的AI算法推理服务,客户可根据自身需求直接启用该服务,避免重复开发,缩短项目实施周期,直接使用所需的推理服务。

特性

异构算力虚拟化

CPU、GPU 算力虚拟化,一键部署不同类型的机器学习模型和深度学习模型,充分利用硬件计算资源,为用户提供最佳推理服务。

自动弹性扩缩容

用户可以选择手动或自动调整弹性实例扩展策略,AI 推理系统会根据业务负载情况,动态实时自动管理实例数量,可靠应对不同的业务场景。

模型服务 QoS 保障

可以帮助及时发掘用户的线上模型服务的瓶颈,并提供可靠的应对扩展策略,从而保障用户线上服务健康运行。

服务智能启停

高效利用CPU/GPU的计算资源,通过业务策略和请求的波动趋势,智能的启动和停止无任务运行的微服务,让企业有限计算资源实现分时段资源自动共享。

优化加速

支持模型和框架的优化加速,提升模型服务运行效率,为用户提供极致推理性能。

功能完善

AI 推理平台提供丰富的多模型支持、版本管理和灰度升级等使用功能,为用户的各类业务保驾护航。

应用场景

缺陷检测

根据工业生产制造过程中 AOI 设配拍摄的产品质量的检测图像,识别出产品中所存在的质量缺陷,并依照设定的业务规则对缺陷进行编码分类。通过 AI 技术可以替代目前使用人力进行重复性劳动、大幅降低人力成本、提升缺陷识别的速度和准确性,从而缩短检测时间,提高产品质量和产能。

视频检测

对用户上传、摄像头传输的视频和图片等多媒体文件进行实时或离线批处理分析,检测图像或者多媒体文件中的内容,包含场景识别、人物检测、目标检测等一系列任务。

质量监控

根据工业生产制造过程中的历史数据构建阈值模型,对产线质量进行实时监控。

预测性维护

根据工业生产制造过程中企业设备资产和售后产品的历史数据、实时物联网数据构建设备的生命周期预测模型,提高企业设备有效利用率(OEE)和设备健康管理水平,创新增值服务。

良率预测

根据工业生产制造过程中的产品检测历史数据,预测产品的良率。

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